O open banking é uma iniciativa que promete revolucionar o mercado financeiro do Brasil. A modernização das regras do mercado financeiro do país vai permitir uma maior competição entre bancos, fintechs e demais empresas do setor. Neste contexto, data analytics e open banking vão andar lado a lado.
Isso porque a premissa do open banking é o compartilhamento de informações financeiras entre clientes e diversas instituições. A partir destes dados, será possível oferecer produtos, serviços e crédito sob medida para os clientes que optarem compartilhar suas informações.
A modernização das regras do mercado financeiro do país vai permitir uma maior competição entre bancos, fintechs e os demais players do setor, além da criação de um ecossistema de inovação com produtos e serviços inéditos, bem como tarifas, taxas e juros mais competitivos.
Desafios do Data Analytics e Open Banking
Inevitavelmente, as empresas mais preparadas irão liderar neste novo cenário. Isso significa contar com as melhores estratégias, produtos, serviços e, claro, as melhores tecnologias. Neste contexto, vale repetir, o data analytics é absolutamente decisivo. Isso não quer dizer que não existam desafios. Entre eles, podemos citar:
Acesso e gerenciamento de dados:
Quando falamos em open banking, isso quer dizer um volume imenso de dados e extremamente complexos, provenientes de diversas fontes e em diferentes formatos. O desafio é conectar e integrar estes dados na mesma plataforma, de forma a extrair o máximo de valor não apenas deles, mas de suas correlações.
Governança e segurança
O tratamento de dados exige grande responsabilidade, ainda mais quando o assunto é a vida financeira de milhares de pessoas. Por isso, é necessário monitorar o uso e o desempenho das plataformas, implementar os protocolos de segurança e estar de acordo com a Lei Geral de Proteção de Dados Pessoais.
Custo total de aquisição / TCO
Este é um problema geral do mercado de data analytics. Muitas empresas oferecem baixos preços de entrada, mas os custos de escalabilidade acabam funcionando como uma armadilha. No que você precisa ampliar o número de servidores e licenças, ou então acessar recursos extras, os valores se tornam proibitivos. A necessidade de softwares proprietários adicionais para escalar também pode ser um problema muitas vezes. Falamos sobre isso aqui no blog, no post 6 dicas para acelerar a transformação digital na sua empresa em 2021.
Adoção e autonomia do usuário
Muitas vezes, plataformas de data analytics são projetadas apenas para usuários avançados, deixando grande parte da equipe de fora do processo de análise ou gerando uma necessidade constante das equipes de TI. Nem todas as plataformas trabalham com a visão de democratizar o acesso aos insights, nivelando as diferenças de habilidade entre os usuários.
Implantação do sistema
É importante contar com uma plataforma que seja flexível, possibilitando a implantação na nuvem, no local ou de forma híbrida, e que conte com um amplo ecossistema de soluções, conectores e APIs. Isso vai poupar tempo e recursos de TI.
Percepção de valor
No caso da utilização da ferramenta de analytics para uso interno, é importante avaliar o quanto ela consegue se inserir de forma natural nos processos e rotinas que já existem. Uma plataforma de data analytics não pode existir de forma estanque ao fluxo normal de trabalho, sob a pena de se tornar sub-utilizada. Pelo contrário, um alto índice de adoção e satisfação depende de infundir analytics em todos os lugares:
Superando os desafios de data analytics e open banking
Para tirar o melhor proveito da união entre data analytics e open banking, um fator decisivo é a escolha da plataforma. A BlueMetrics é parceira da Sisense, uma das maiores empresas de data anaytics e business intelligence do mercado mundial, líder absoluta em embedded analytics. Caso tenha interesse, mande uma mensagem pelo formulário que em breve entraremos em contato.
Se quiser entender um pouco mais sobre o assunto e como escolher a sua ferramenta, recomendamos o post Tudo o que você precisa saber para escolher bem a sua solução de BI.
